# 3.1.Python科学计算环境的安装与简介

## 3.1.1 Python简介

Python是一利1解释型、而向对象、动态的洽j级程序设计语言。 具有简介、易读以及可扩展性。

众多开源的科学计兑软件包都提供了 Python的调用接口，例如计兑机视觉库OpenCV、三维可视化库VTK、复杂网络分析库igraph等。而 Python专用的科学计算扩展库就更多了，例如三个十分经典的科学计算扩展库:NumPy、SciPy和matplotlib，它们分别为Python提供了快速数纽处理、数值运算以及绘图功能。因此Python语言及其众多的扩展庳所构成的开发环境十分适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表，甚至开发科学计算应用程序。近年随着数据分析扩展厍Pandas、机器学习扩展庳scikit-learn以及IPython Notebook交互环境的日益成熟，Python也逐渐成为数据分析领域的首选工具。

和MATLAB相比，用Python做科学计算有如下优点：

1. 首先，MATLAB是一款商用软件，并且价格不菲。而 Python完全免费，众多开源的科

   学计兑库都提供了 Python的调用接口。用户可以在任何计算机上免费安装Python及其

   绝大多数扩展库。
2. 其次，与MATLAB相比，Python是一门更易学、更严谨的程序设计语言。它能让用户

   编写出更易读、更易维护的代码。
3. 最后，MATLAB主要专注于工程和科学计算。然而即使在计兑领域，也经常会遇到文

   件管理、界面设计、网络通信等各种需求。而 Python有着丰富的扩展库，可以轻易完

   成各种高级任务，开发者可以用Python实现完整应用程序所需的各种功能。

## 开发环境：

1.WinPython

下载地址：<https://winpython.github.io/>

下载各种Python扩展库的Windows安装文件：<http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/>

2.Anaconda

下载地址：<https://store.continuum.io/cshop/anaconda/>

## 集成开发环境(IDE)

1. Spyder
2. PyCharm

## 3.1.2 IPython Notebook入门